Как помочь компании "Арсагера"?

         В продолжение вчерашней статьи (https://smart-lab.ru/blog/537361.php), забавное примечание.

         Сразу оговорю – сейчас будет не троллинг и не ха-ха. Это на полном серьезе и с уважением к людям. Я действительно ценю компанию Арсагеру и ее сотрудников, за трек-рекорд с 2005 года и вообще.  Высшее проявление уважения – у меня там даже лежит немного денег, еще с 2012 года. Это способ аллокации капитала на РФР лучше среднего, ну и пусть будет. И конечно, больно видеть, что такая замечательная компания – все еще убыточная. И хочется, как поклоннику проекта, подсказать выход из ситуации. 

         Какая там основная статья расходов? Зарплата. Кому она в основном уходит и за что? Я полагаю, что фундаментальным аналитикам – за их анализ.

         Надо оставить 1 (одного) аналитика, эффект будет тот же.

         Можно Александра Шадрина, например. Я не сомневаюсь, что Александр – грамотный аналитик, постигший фундаменталку на достаточном профессиональном уровне. Маркетологов и людей, которые отвечают клиентам в чате – ни в коем случае не трогать. Маркетологи – нужны, их можно даже добавить. Но уже второй по счету аналитик почти не приносит пользу, он не оправдывает свою зарплату.

         Давайте спросим, какой продукт производит аналитический отдел? Список бумаг и их процентные доли.

         Грубо говоря, Газпром – 10%, МРСК Волги – 2%, и т.д. За год список меняется, но не сильно. В конечном счете, от отдела больше ничего не надо.

         Насколько список полезен? Напомню итоги компании с 2005 года.

         Чистая альфа для клиентов по итогам 14 лет – 2% в год. Учтем еще, что часть альфы – уходит на комиссию. С учетом этого факта 4-5%. Не густо, но и не пусто.

         Теперь вопрос в студию – за сколько акционеры Арсагеры покупают этот чудо-список у аналитиков?

         Допустим, порядка миллиона рублей в месяц, порядка 10 млн. в год.

         Вопрос в студию номер два. Справится ли с изготовлением списка такого качества аналитик в количестве одной единицы? Напомню, требуемая альфа – 5% годовых. Если не справится, он профнепригоден. Альфа в 1-2% это уже не результат, а статистическая погрешность. Можно уточнить, сколько времени потребуется профессиональному аналитику на изготовление этого списка и его коррекцию по ходу года. Хотя в течение года его можно особо не корректировать, все эти коррекции вряд ли дают больше 1% годовых. Короче, 365 дней держать руку на пульсе рынка не обязательно. Можно выходить на работу на месяц. Этого хватит, чтобы обеспечить требуемые 5%.

         Скажу больше. Один месяц в году для 5% альфы потребуется человеку, если он экономист. Математик, скорее всего, потратит месяц один раз. Он найдет модель, лучше несколько. Далее работа по этим моделям потребует одного дня в году. Результат будет тот же, 5% — не суперзадача для супергероев. Какие это могут быть модели – у меня в прошлой статье была пара ссылок.

         Я действительно считаю, что результат при этом не ухудшится. Ну, у меня же в Арсагере какие-то деньги, и я себе не враг. Если бы я считал, что сокращение рабочего времени аналитиков в 100 раз превратит 5-процентную альфу в ноль или минус пять, я бы такое не предлагал. Наоборот, компания сэкономит на своих главных издержках. Сможет, как ЕТФ, брать комиссию меньше 1%. И пайщикам достанется уже не 2% альфы, а 3% или, страшно сказать, целых 4%.

         Да, еще раз: это не сомнение в компетентности людей. Вы хорошие, просто КПД добавочной аналитики быстро стремится к нулю. Давайте на примере, чтоб не обидно. Я в своем регионе считался писатель. И мне  предлагали рейды по писательской линии – поездить повыступать по районам края. Я как-то пробовал, а потом – ну его. При этом я хороший. И народ в районах тоже хороший. Просто КПД таких поездок стремится к нулю, быстрее сопьюсь, и все.

         Теперь главный вопрос – почему акционеры Арсагеры так нерационально расходуют средства? Версия номер один: аналитики и акционеры одни и те же люди, они платят свои деньги сами себе. Вряд ли, я думаю. Версия номер два: для собственника аналитики – как родные. Это форма благотворительности, их содержат, как членов семьи. Тоже думаю – вряд ли. Версия номер три – толпа аналитиков нужна для страховки. Вдруг один повредится, например. Версия уже лучше, но так себе. Несколько миллионов рублей в год – слишком дорого для страховки. Достаточно на месяц нанимать трех человек. Двух мало, согласен. Трех, чтобы могли проголосовать по спорным вопросам.

         Теперь версия номер четыре, и я думаю, она правильная.

         В основе этой политики лежит когнитивное искажение. Кажется, что если один человек приносит пользу, двое – принесут пользы в два раза больше, трое – в три раза, и т.д.

         Линейная экстраполяция. Если бы позволял ресурс, аналитика, по этой логике, должна занимать весь этаж, а лучше – целиком какой-нибудь небоскреб. При этом сам небоскреб – если его спросить – всегда найдет обоснование своей нужности.

         То же искажение ведет к переоценки важности объема инфы.

         Если мы сравниваем акции по 2-3 параметрам, это может любой любитель, а вот если по 20-30 – за это мы и платим профи. Но это ошибка. Обычно 90% всей полезности заключается в сравнении по самым очевидным 2-3 параметрам. Все остальное в лучшем случае добавляет 10% пользы, в худшем только вносит сумбур в модель.

         Речь о действительно важной штуке. Статья, в общем-то, не только и не столько про компанию «Арсагера». Речь о том, как устроен мир – и что нам с этим делать. И что не делать. Про борьбу с вредными привычками, можно сказать…

         Пара цитат в тему.

         «Мы живем в мире, перегруженном информацией. Психолог Пол Андреассен провел простой эксперимент. Сначала он предложил каждому студенту выбрать себе портфель акций. Затем он разделил студентов на две группы. Первая группа могла видеть только изменения цен на их акции. Они не знали, почему стоимость акций росла или падала, и должны были принимать решения относительно того, продавать акции или нет, опираясь лишь на крайне ограниченный объем информации. Второй группе, наоборот, был предоставлен доступ к непрерывному потоку финансовых данных. Они могли смотреть канал CNBC, читать Wall Street Journal и обращаться к экспертам за консультациями по поводу последних тенденций рынка.

         К удивлению Андреассена, заработок группы, располагавшей меньшим количеством информации, более чем в два раза превысил заработок хорошо осведомленной группы. Доступ к дополнительным новостям отвлекал, и имеющие его студенты быстро сосредотачивались на последних слухах и инсайдерских сплетнях. […] Они были убеждены, что все их знания позволят им предугадать поведение рынка. Но они ошибались.

         Знания уменьшают доходы. Эта мысль противоречит здравому смыслу. Принимая решения, люди практически всегда полагают, что чем больше в их распоряжении информации, тем лучше. Современные корпорации особенно привязаны к этой идее и тратят целые состояния, пытаясь создать «аналитические рабочие пространства», которые «максимально увеличат информационный потенциал их ключевых сотрудников».

                                       Джона Лерер, «Как мы принимаем решения»

         О как, знания – уменьшают доходы. Я бы сказал чуть по-другому.

         Доходы уменьшает информация, ошибочно принимаемая за знание. Не только на бирже, кстати.

         Вот цитата про футбол. Там главное, что нужно понимать про фундаментальный анализ акций.

         «То же, как мы обнаружили, касается и футбольных матчей: одного-единственного фрагмента информации – принимающая команда выигрывает в 58 % случаев – достаточно, чтобы повысить точность прогнозирования результата по сравнению со случайной догадкой. Существенно помогает и второе простое соображение: команда с лучшей статистикой побед и поражений должна иметь небольшое преимущество. Все же прочие дополнительные данные – как себя вел защитник в предыдущем матче, травмы, проблемы с подружкой у фулбэка – в лучшем случае улучшат прогноз на йоту. Почему? Потому что в сложных системах существует некий предел в предсказании результатов, и первые два фрагмента информации – это фактически все, что нужно для его достижения. Прогнозы в сложных системах, другими словами, подчиняются закону убывающей отдачи».

                      Дункан Уоттс, «Здравый смысл врет. Почему не надо слушать свой внутренний голос»

          По-моему, благая весть. Если немного подумать перед работой, можно сильно меньше работать. Красота же.


***

         На всякий случай, группа в ВК: vk.com/dengi_bez_durakov

         вторая группа, не про биржу: vk.com/filosofia_bez_durakov

         и блог на Comon: www.comon.ru/user/voldemort/blog/